El trabajo de un escritor de literatura digital

 

Experiencing The Authorial Burden, de Joey D. Jones y David E. Millard, investigadores del Web and Internet Science Group (WAIS) de la Universidad de Southampton, es un artículo presentado en el 35th ACM Conference on Hypertext and Social Media (HT '24) celebrado en Poznan en septiembre de 2024. 

Su objeto de estudio es la llamada "carga autorial" (authoring burden), concepto que designa el sobrecoste de trabajo que implica escribir una narrativa digital interactiva (IDN, por sus siglas en inglés) en comparación con una narración lineal convencional. El artículo no se limita a constatar la existencia de dicha carga, sino que aspira a construir un modelo conceptual que permita comprenderla con suficiente rigor como para evaluar, con criterio, las múltiples herramientas y metodologías que la literatura del campo propone para aliviarla.

El punto de partida es una paradoja bien conocida en los estudios sobre narrativa interactiva: con frecuencia se afirma que un nuevo instrumento, técnica o enfoque automatizado reducirá la carga de trabajo del autor, pero estas afirmaciones raramente descansan sobre una teoría sólida de qué constituye exactamente esa carga. Jones y Millard identifican en la literatura precedente propuestas como la anotación combinatoria de diálogos, el etiquetado de guiones teatrales o el uso de aprendizaje automático para generar comportamientos de personajes no jugables, todas ellas justificadas bajo el argumento del ahorro de tiempo autorial. Sin embargo, los autores señalan que semejante argumento invita a una pregunta incómoda: ¿resulta realmente preferible para el autor delegar en la máquina un trabajo que quizá encuentra significativo y satisfactorio?

Para responder a esa pregunta de forma empírica, Jones y Millard llevaron a cabo entre abril y diciembre de 2022 una serie de catorce entrevistas semiestructuradas con autores de formas narrativas basadas en texto: aventuras de analizador sintáctico (parser-based text adventures), novelas visuales, ficciones de elección ramificada y sistemas generativos, entre otras. La elección de una metodología cualitativa e inductiva se justifica por el deseo de acceder al conocimiento de primera mano de los propios creadores, sin proyectar sobre ellos categorías predeterminadas. El primer autor, siendo él mismo un autor publicado en el campo, aprovechó esa posición para acceder a interlocutores que de otro modo habrían sido difícilmente alcanzables, y empleó además la técnica de bola de nieve para ampliar la muestra. El análisis posterior de las entrevistas fue predominantemente inductivo, aunque las categorías de estrategias se organizaron de forma deductiva siguiendo una taxonomía preexistente. El modelo resultante fue validado en tres grupos de expertos integrados por ocho autores adicionales reclutados por convocatoria abierta, lo que garantizó una perspectiva diferente a la de los entrevistados iniciales.

El modelo conceptual propuesto articula la carga autorial en torno a tres tipos de trabajo: la creación de contenido estático (escritura de descripciones y pasajes que no varían), la autoría dinámica (redacción de contenido condicional o variable que depende del estado del juego) y la programación o creación de herramientas (desarrollo de motores, lenguajes de dominio específico o sistemas que expanden las capacidades del sistema). Estos tres tipos de trabajo no existen en el vacío: su magnitud inicial está determinada por las metas autoriales, que a su vez se ven moldeadas por las capacidades del autor (su dominio de la escritura, su familiaridad con las herramientas) y por el contexto de publicación y audiencia (si el proyecto es comercial, si responde a una game jam, si existe un plazo editorial). La dificultad para anticipar el volumen real de trabajo —lo que el modelo denomina scopability, o capacidad de acotar el proyecto— es una constante entre los entrevistados: la idea inicial raramente corresponde al producto final, y la expansión orgánica del alcance (feature creep) es experimentada como prácticamente inevitable.

Frente a esa carga, los autores identificaron veintinueve estrategias agrupadas en cinco categorías. Las estrategias de reducción consisten en limitar deliberadamente las ambiciones del proyecto: recortar contenido ya escrito o planificado, reducir los objetos, las acciones disponibles para el jugador, el tiempo de juego o la complejidad del rastreo de estados narrativos. Las estrategias de asunción de la carga de trabajo (embracing) no buscan disminuirla, sino aumentar la capacidad del autor para afrontarla: invertir más tiempo, colaborar con otros autores, cultivar el estado de flujo creativo, planificar con detenimiento o construir herramientas a medida. Las estrategias de reutilización aprovechan trabajo ya realizado, ya sea dentro del mismo proyecto mediante patrones estructurales, variables acumulativas o un modelo de mundo consistente, ya sea entre proyectos distintos mediante el reciclaje de ideas y el establecimiento de un estilo institucional. Las estrategias de desacoplamiento separan el contenido en segmentos relativamente autónomos que pueden escribirse sin necesidad de conocer el estado previo del relato, como ocurre con la distribución en episodios, la modularización o el uso de storylets. Finalmente, las estrategias generativas recurren a la generación procedimental de contenido, aunque los propios autores entrevistados matizan significativamente el potencial de este enfoque: la generación no ahorra trabajo sin más, sino que redistribuye el trabajo hacia la creación de reglas, gramáticas y contenido semilla que alimenten los algoritmos.

Este último punto es, quizá, la aportación más relevante del artículo. Los autores demuestran que la mayoría de las estrategias no reducen la carga autorial en términos absolutos, sino que la transforman, desplazando el esfuerzo de un tipo de trabajo a otro. Un generador de descripciones reduce la autoría estática, pero incrementa la programación y la autoría dinámica necesaria para que el sistema produzca variedad convincente. Esta constatación cuestiona directamente la retórica habitual en la literatura académica sobre herramientas para IDN, y obliga a preguntarse si el desplazamiento propuesto se alinea con los intereses, las habilidades y la visión artística del autor concreto al que va dirigida la herramienta. En los grupos de validación, varios expertos señalaron que la carga no siempre se experimenta como un peso negativo: la labor creativa es frecuentemente la parte más gozosa del proceso, y una estrategia que la elimine puede resultar tan insatisfactoria como útil.

El artículo concluye reivindicando la heterogeneidad del campo de la narrativa digital interactiva como valor, pero también como desafío epistemológico. No existe una solución universal para la carga autorial porque no existe un autor universal: cada creador tiene metas, capacidades y contextos distintos, y el modelo propuesto por Jones y Millard ofrece precisamente un vocabulario común para describir esa diversidad con precisión teórica

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